【翻訳】リテンションレートとは何か?定義、ガイド、FAQ(Justin Butlion, projectBI)

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アーリーステージのスタートアップにとって、リテンションレートは最も重要な指標の一つです。リテンションが低い会社は、穴だらけのバケツのようなもので、それを埋めるには大変な努力が必要で、それでも失敗する可能性が高いのです。

この記事では、リテンションレートの計算方法、リテンションレートの正確な定義など、リテンションレートについて知っておくべきことをすべてお伝えしようと思います。

リテンションレートとは何か?

なぜ、スタートアップにとってリテンションレートが重要なのでしょうか?

リテンションレートは、企業が価値を提供するプロダクトやサービスを構築していることを示す最良の指標の1つです。

あなたのお気に入りのハンバーガーショップを思い浮かべてみてください。街中を車で走るのは大変ですが、それでも頻繁に通うのはなぜでしょうか?わざわざその店に行くのは、その店が自分に大きな価値を提供してくれるからです。この仮説のハンバーガーショップは、あなたが平均的な消費者であることから、多くの顧客に対して高い顧客維持率を誇っていることになります。

しかし、この法則には例外があります。ビジネスやオンラインサービスのすべての場所は、あなたが彼らのサービスの恩恵を受けるために、それらを頻繁に訪問する必要があるわけではありません。同じ歯医者に何年も通ったり、同じ旅行代理店を利用したりするかもしれませんが、それらの訪問は頻繁ではありません。ボリュームは相対的なものであり、リテンションレートを測定する際には、このことを念頭に置いておく必要があるでしょう。

また、リテンションレートの高いプロダクトは、リテンションレートの低いプロダクトよりも、PMFが高い可能性が高いのです。

リテンションレートの定義は何か?

リテンションレートの定義には普遍的なものはありません。平たく言えば、リテンションレートとは、ユーザーや顧客を維持する割合のことです。この文脈でのリテンションは、定義された期間内にサービスを利用したり、プロダクトを使用したりしたユーザーや顧客の割合を意味します。

リテンションレートを定義するためによく使われる期間は、週次リテンションです。あるアプリケーションを最初に使ってから6週間、少なくとも週に一度は戻ってくるユーザーは、ライフサイクルの最初の6週間は100%のウィークリーリテンションレートを持つことになります。時間は決して終わらないので、リテンションレートを期間のグループ化と期間の両方の観点から定義する必要があります。

例えば、最初の30日間はデイリーリテンション、最初の1年間はマンスリーリテンションというように。

また、ある企業では、ユニークな使用日数でリテンションレートを測定する方法もあります。例えば、サインアップから最初の30日間に、誰かが7日間アプリケーションを使用したとします。このユーザーのリテンションレートは、最初の30日間に7日間使用されたと言うことができます。

ウェアラブルデバイスの会社や、断続的な利用が前提のサービスでは、この方法が好まれるかもしれません。利点は、ユーザーがサービスをX回利用した時点で行動に変化が見られる場合、このマイルストーンに到達したコホートの割合を追跡することができることです。

リテンションレートの計算方法は?

リテンションレートを計算する前に、以下のものが必要です。

  • 自社におけるリテンションの定義が明確であること:この議論は、会社の創設者がリードすべきです。
  • 十分なデータ:これは当たり前のことのように思えますが、多くの企業がリテンションの定義を複雑にしようとした結果、実際に計算するのに十分なデータがないことに驚くことでしょう。典型的な例は、月次または四半期ごとのリテンションです。1ヶ月のコホートで6つのデータポイントを得るには、6ヶ月待つ必要があります。

リテンションレートを定義し、十分なデータが揃ったら、古典的なコホート分析を行うことをお勧めします。

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上のスクリーンショットは、リテンションベースのコーホート可視化の例を示しています。上の例では、行はその週にサインアップしたユーザーの週間コホートを表し、列はサインアップからの週数を表しています。

誰もがサインアップした同じ週にアプリケーションにアクセスするので、列1は100%です。それ以降のセルは、時間が経つにつれてアプリケーションを再訪問する(またはプロダクトを再利用する)各行の割合を表します。

7週目には、まだほんの一部のユーザーしかアプリケーションに戻ってきていないことがわかります。

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コホート表の作成が終わったら、期間ごとの平均を計算し、リテンションカーブにすることができます。

上のスクリーンショットでわかるように、7日目から曲線が平らになっています。これは、一定の割合のユーザーが無期限に滞在していることを示すため、同じようなパターンを確認したいと思うことでしょう。

技術的な観点からは、ユーザーごとに期間グループごとにデータ行を持つデータセットを作成する必要があります。そして、すべてのデータポイントに、ユーザーごとの最初の使用またはサインアップの列を含めるようにします。これにより、データをピボットして、ユーザーをコホートにグループ化することができます。また、年齢、性別、生涯価値など、他の興味深いディメンションも含めると、さまざまなユーザーの特性によって保持率を計算できます。

ほとんどのスタートアップは、アプリケーションへの訪問に関する履歴データを保存していません。リテンションレートを正確に測定するためには、履歴データが必要です。Segmentのようなツールは、独自のデータベースに履歴データを簡単に記録できるため、素晴らしい選択肢です。

リテンションレートが低い場合、ここから何を学べるか?

コホート分析のある時点で、継続率がゼロになった(またはそれに近づいた)場合、それは、誰もあなたのプロダクトから十分な価値を得られていないことを意味します。この場合、もう一度初心に戻り、ユーザーが定着しない理由を特定する必要があります。

もし、ユーザーの定着率が早い段階でゼロになった場合、プロダクトに大幅なイテレーションを行うか、コンセプト全体を見直す必要があります。

何週間か経ってから徐々に定着率がゼロになるようであれば、ユーザーリサーチと1対1のインタビューをさらに強化し、ユーザーがプロダクトやサービスを長期的に使用しない理由をより深く理解する必要があります。

なぜ投資家はリテンションレートを知りたがるのか?

もしあなたが会社のために投資を集めようとしているなら、潜在的な投資家にユーザーリテンションを共有するように頼まれたことがあるでしょう。リテンションレートの高いサービスやプロダクトは、リテンションレートの低いサービスやプロダクトよりもリスクが低くなるため、投資家はリテンションレートという指標を好むのです。

リテンションレートの最終的な考察

すべてのスタートアップは、自社のリテンションを理解する必要があります。リテンションには様々な計算方法があり、データドリブンな企業は、時間を投資してユーザーを様々な方法でセグメントし、誰がリテンションされ、誰が船から逃げているのかを確認する必要があります。

一度リテンションレートを決定したら、グラフの曲線をさらに上に移動させるという大変な作業が始まります。